blog

How to: IoT-data gebruiken in uw datalandschap

SCM

De mogelijkheden van het Internet of Things zijn veelvuldig. Dankzij onder andere actuatoren, meters en sensoren, worden er volop data verzameld. Dit geeft rechtstreeks inzicht in de status van uw apparaten en in het productieproces. Maar zet u de informatie, die u uit data verkrijgt, wel effectief in? Met dit stappenplan haalt u zoveel mogelijk uit de verzamelde data.

How to: IoT-data gebruiken in uw datalandschap
  1. Bepaal de input

Begin bij het bepalen van de input. Welke gegevens krijgt u allemaal binnen en met welke frequentie gebeurt dit? Door te kijken naar het productieproces, kunt u bepalen in welke fase de data worden gemeten. Komt dit overeen met de gegevens die u wilt verkrijgen? Stem dit goed af, voordat u gaat analyseren.

  1. Richt een IoT-Hub in

De data van verschillende apparaten kunnen samengebracht worden met behulp van een IoT-Hub. Dit kan een enkele hub zijn, maar meerdere hubs inrichten is ook een optie. Zo kan een technische dienstverlener een hub maken voor de stoplichten die zij beheren en één voor de klimaatbeheersingssystemen. Hiermee creëert u de basis voor de verdere verwerking.

  1. Gebruik streaming analytics

Bepaalde onderdelen van de productieprocessen wilt u constant monitoren. Denk hierbij aan de luchtvochtigheid in de fabriek of de temperatuur in de oven. Met behulp van streaming analytics kunt u deze data real-time weergeven.

  1. Sla data op voor latere analyse

Niet alle gegevens die binnenkomen hoeven direct geanalyseerd te worden. Sommige gegevens zijn namelijk niet van direct belang, maar komen later wel van pas. Deze gegevens kunt u dan ook het beste opslaan in uw data lake. Aan de hand van uw wensen en het type data, kan de beste software hiervoor gekozen worden. De data dienen vervolgens als input voor uw ERP, management dashboards, datawarehouse en Power BI.

  1. Verbeter de productieprocessen

De data die verzameld zijn uit meters en sensoren kunnen gebruikt worden om productieprocessen te verbeteren of om voorspellingen te doen met behulp van machine learning. De meetresultaten kunnen bijvoorbeeld laten zien dat een kleine toename in stroomverbruik, een storing in een klimaatbeheersingssysteem aankondigt. Wanneer u deze informatie bezit, kan er preventief onderhoud worden uitgevoerd zodra het stroomverbruik stijgt. Uit de gegevens kan ook blijken dat bepaalde combinaties van onderdelen vaker defecten opleveren. Zoals schroeven van leverancier X die niet goed samengaan met behuizing van leverancier Y. Dergelijke dwarsverbanden in het productieproces worden ontdekt dankzij machine learning.

IoT-data optimaal gebruiken

Bij een IoT-vraagstuk is het verzamelen van data uiteindelijk het gemakkelijkste deel. Het is echter lastiger om dit een plekje te geven in het huidige datalandschap. Daartegenover staat dat het inzien van data met rapportages en dashboards relatief eenvoudig gaat. Vervolgens kunt u hier proactief gebruik van maken dankzij machine learning en voorspellende modellen. Dit vervolgproces blijkt in de praktijk niet altijd even makkelijk te zijn. Komt u er zelf niet uit? Schakel dan een dataspecialist in om u te helpen. De gehele organisatie heeft namelijk profijt van het gebruik van IoT in het datalandschap.

 Daan Kruijs is Data & Advanced Analytics Engineer bij HSO

Reageer op dit artikel